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龙图腾网获悉深圳海星智驾科技有限公司申请的专利一种多源数据融合建图与定位方法、系统及自动驾驶车辆获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116067358B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211599635.9，技术领域涉及：G01C21/00；该发明授权一种多源数据融合建图与定位方法、系统及自动驾驶车辆是由王发平;邵鹏韬;李南星设计研发完成，并于2022-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多源数据融合建图与定位方法、系统及自动驾驶车辆在说明书摘要公布了：本申请公开了一种多源数据融合建图与定位方法、系统及自动驾驶车辆，通过获取点云数据和位姿信息，进一步得到里程计信息并进行定位；并且将里程计信息加入地图中，以前端更新地图；然后根据里程计信息中的关键帧和对应的GPS数据，构建并调整里程计因子和GPS因子的权重，以更新关键帧，最后根据更新后的关键帧，后端更新地图；即根据点云数据和位姿信息耦合得到里程计信息以加入地图并进行定位，以保证连续且高频率的实现建图与定位，以保证车辆的正常行驶，并且根据关键帧构和GPS数据构建因子图，并对因子图进行优化以调整里程计因子和GPS因子的权重，从而对异常状态和累计误差进行低频率的修正，以实现多源数据的准确性和高精度定位。

本发明授权一种多源数据融合建图与定位方法、系统及自动驾驶车辆在权利要求书中公布了：1.一种多源数据融合建图与定位方法，其特征在于，包括： 获取点云数据； 获取位姿信息； 根据所述点云数据和所述位姿信息，得到里程计信息并进行定位； 将所述里程计信息加入地图中，以前端更新所述地图； 根据所述里程计信息中的关键帧，构建里程计因子； 根据所述里程计信息对应的GPS数据，构建GPS因子； 调整所述里程计因子和所述GPS因子的权重，以更新所述关键帧；以及 根据更新后的所述关键帧，后端更新所述地图； 其中，所述后端更新的频率低于所述前端更新的频率； 所述调整所述里程计因子和所述GPS因子的权重包括： 使用强化学习模型调整所述里程计因子和所述GPS因子的权重； 所述强化学习模型的输入量包括以下三个中的任一个或多个的组合： 当前关键帧对应的点云数据根据角度信息转换得到的深度图； 当前关键帧对应的点云数据和位姿信息相对上一关键帧的相对变换量；以及 当前关键帧的对应的当前GPS数据和上一关键帧的对应的上一GPS数据的相对变换量。

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